# Intervenciones Basadas en Mindfulness: Eficacia en la Reducción de Ansiedad y Mejora del Rendimiento Cognitivo en América Latina

## Descripción del Dataset

Este dataset contiene datos estadísticos compilados sobre intervenciones basadas en mindfulness (MBI, MBSR, MBCT) y su eficacia en América Latina, con énfasis en la reducción de ansiedad y mejora del rendimiento cognitivo.

## DOI
https://doi.org/10.7910/DVN/AHUZZ0

## Autor
de la Serna, Juan Moises (2026). Harvard Dataverse.

## Contenido del Dataset

El dataset incluye cuatro hojas de datos principales:

1. **MBI_Latinoamerica_Estudios_Clinicos.tab** - Estudios clínicos con datos pre/post sobre reducción de ansiedad y efectos cognitivos en Venezuela, Brasil, México y poblaciones latinas en EE.UU. (n=226 ALMA 2023; n=153 Venezuela 2023; n=818 metaanálisis enfermería Brasil 2023)
2. **MBI_Latinoamerica_Prevalencia_Ansiedad.tab** - Prevalencia de trastornos de ansiedad por país según OPS/OMS 2021 con brechas de tratamiento (Brasil lidera con 9.3%, promedio regional 7.3% vs 4.7% global)
3. **Indicadores de acceso a salud mental** - Tendencias de publicación científica en la región (2015-2024)
4. **Efectos cognitivos de MBI** - Tamaños de efecto d de Cohen para ansiedad, atención, memoria y otros dominios cognitivos

## Fuentes de Datos
- PubMed/PMC, SciELO, BVS (Biblioteca Virtual en Salud)
- JAMA, Cochrane, UNDP, OPS/OMS

## Fecha de Recopilación
Febrero 2026 (2026-02-28)

## Cobertura Geográfica
Venezuela, Brasil, México, Colombia, Argentina, Chile y poblaciones latinas en EE.UU.

## Periodo de Estudio
2015-2024

## Licencia
CC BY 4.0 - Creative Commons Attribution 4.0 International
Ver archivo LICENSE para detalles completos.

## Cómo Citar
de la Serna, Juan Moises, 2026, "Intervenciones Basadas en Mindfulness: Eficacia en la Reducción de Ansiedad y Mejora del Rendimiento Cognitivo en América Latina - Base de Datos Estadísticos", https://doi.org/10.7910/DVN/AHUZZ0, Harvard Dataverse, V1

## Estructura de Archivos
```
/
├── README.md                          # Este archivo - descripción general
├── DICCIONARIO_VARIABLES.md           # Definición de todas las variables
├── METADATOS.json                     # Metadatos completos en formato JSON
├── LICENSE                            # Licencia CC BY 4.0
├── CONDICIONES_USO.md                 # Condiciones de uso detalladas
├── HISTORIAL_VERSIONES.md             # Control de versiones
├── CAMBIOS_REALIZADOS.md              # Registro de cambios
├── IDENTIFICADORES_DOI.md             # Identificadores persistentes
├── PROTOCOLO_INVESTIGACION.md         # Protocolo metodológico
├── INSTRUMENTOS_ESCALAS.md            # Escalas e instrumentos usados
├── API_ACCESO_ESTRUCTURADO.md         # Guía de acceso vía API
├── data/
│   ├── raw/                           # Datos originales sin procesar
│   └── clean/                         # Datos limpios y procesados
├── notebooks/
│   └── analisis_reproducible.ipynb    # Notebook Jupyter reproducible
└── scripts/
    ├── limpieza_datos.R               # Script de limpieza en R
    ├── limpieza_datos.py              # Script de limpieza en Python
    └── limpieza_datos.sps             # Script de limpieza en SPSS
```

## Requisitos para Reproducir el Análisis
- Python 3.8+ con pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn
- R 4.0+ con tidyverse, psych, lavaan
- SPSS 25+ (opcional)
- Jupyter Notebook o JupyterLab

## Contacto
Para preguntas sobre el dataset, utilice la función "Contact Owner" en Harvard Dataverse o abra un issue en el repositorio de GitHub asociado.

## Agradecimientos
Este dataset fue compilado con datos de la OPS/OMS, PubMed/PMC y SciELO. Se agradece el acceso abierto a estas fuentes de información científica.
